EnlightenGAN

Enlightengan：ペアの監督なしの深い光の強化

Yifan Jiang、Xinyu Gong、Ding Liu、Yu Cheng、Chen Fang、Xiaohui Shen、Jianchao Yang、Pan Zhou、Zhangyang Wang

[紙] [補足資料]

表現結果

オーバーアラルアーキテクチャ

環境準備

 python3.5

少なくとも3 1080TI GPUを準備するか、バッチサイズを変更する必要があります。

pip install -r requirement.txt
mkdir model
[Google Drive 1]からVGG事前処理モデルをダウンロードしてから、ディレクトリmodelに入れます。

トレーニングプロセス

トレーニングプロセスを開始する前に、 visdom.server視覚化するために起動する必要があります。

nohup python -m visdom.server -port=8097

次に、次のコマンドを実行します

python scripts/script.py --train

テストプロセス

前提条件のモデルをダウンロードして./checkpoints/enlightening enlighteningに入れます

Directories ../test_dataset/testAおよび../test_dataset/testBを作成します。テスト画像を../test_dataset/testAに掲載します（そして、プログラムが開始できるようにするには、 ../test_dataset/testB /testbに1つの画像を保持する必要があります。）

走る

python scripts/script.py --predict

データセットの準備

トレーニングデータ[Googleドライブ]（複数のデータセットから収集された対応のない画像）

テストデータ[Googleドライブ]（LIME、MEF、NPE、VV、DICPを含む）

[Baiduyun]は@yhlelaineのおかげで現在入手できます！

より速い推論

https://github.com/arsenyinfo/enlightengan-inference @arsenyinfoから

この作品が役立つと思う場合は、引用してください

 @article{jiang2021enlightengan,
  title={Enlightengan: Deep light enhancement without paired supervision},
  author={Jiang, Yifan and Gong, Xinyu and Liu, Ding and Cheng, Yu and Fang, Chen and Shen, Xiaohui and Yang, Jianchao and Zhou, Pan and Wang, Zhangyang},
  journal={IEEE Transactions on Image Processing},
  volume={30},
  pages={2340--2349},
  year={2021},
  publisher={IEEE}
}